Encontrando caminos óptimos con grafos en Python

Imagina un sistema que te encuentre el trayecto de vuelo más barato posible a un destino para tus vacaciones. O uno que encuentre la combinación de vuelos más rápida para llegar a tu destino.

En el siguiente vídeo explico con un ejemplo cómo utilizar Grafos en Python para encontrar los caminos más cortos utilizando en el ejemplo algoritmos como A star o Dijkstra.

Como siempre, el código que he creado durante el vídeo lo comparto en mi cuenta de GitHub, en el proyecto Caminos cortos en Grafos con Python. :)

Siempre insisto en que estos vídeos son simples demostraciones rápidas y superficiales de cosas que se pueden llegar a hacer en el mundillo de la programación. Como te puedes imaginar, se puede profundizar, detallar y crear auténticos proyectos de lo más interesantes con un poco de dedicación.

Espero que sea útil y esté suficientemente bien explicado como para que te pique el gusanillo y empieces a hacer tus propias pruebas.

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Detección de Anomalías con Python Pandas

Detectar anomalías puede ser algo muy útil para ayudar en muchas tareas cotidianas cuando manejamos mucha información.

Por ejemplo, empresas que tienen muchas métricas monitorizadas pueden llegar a tener cientos de gráficas que les indican cual es la situación de su negocio, pero necesitan a gente que interprete esas gráficas y les diga si todo está bien, si el estado actual es normal o por el contrario, está pasando algo “fuera de lo normal”, por lo tanto, detectar una anomalía.

Crear un sistema automático que detecte dichas anomalías puede ayudar mucho a cualquier negocio, facilitando a los humanos a que utilicen su tiempo en áreas mucho más valiosas que simplemente interpretar unos datos, unas gráficas o ciertos KPI’s.

En el siguiente vídeo muestro cómo podemos crear en pocos minutos nuestro propio sistema de detección de anomalías simple, suficiente para detectar la mayoría de casos anómalos en base a casi cualquier tipo de conjunto de datos.

Se puede ver en el Notebook que he llamado Detección de anomalías con Pandas subido en el repositorio de GitHub.

¿Verdad que tras ver el vídeo ahora ves mucho más sencillo implementar un sistema de detección de anomalías? Seguro que se te ocurren muchos sitios donde implementarlo para mejorar tu trabajo o empresa, ¿verdad?